11 nejlepších knih o datové vědě, které se můžete naučit od teorie po praktické aplikace [2023 Edition]

V roce 2010 se zdálo, že weboví designéři a programátoři měli zajištěné lukrativní pracovní pozice s nadprůměrnými platy. S nástupem internetu se však situace výrazně proměnila.

V současném 21. století se zaznamenává historie našeho prohlížení internetu, ukládají se naše emailové zprávy a není divu, že sledování videí na YouTube se projevuje v doporučeních na Instagramu, což mě nutí trávit více času nekonečným posouváním. To vše jasně ukazuje, že se nacházíme v éře datové vědy.

Vzhledem k tomu, že každý den produkujeme obrovské množství dat, je nezbytné mít dostatek odborníků na datovou vědu a strojové učení (ML), kteří dokáží plně využít potenciál těchto dat a zjednodušit náš život.

Sběr a transformace dat do podoby užitečných rozhodnutí jsou klíčové pro dnešní svět. Pokud se chcete přizpůsobit rostoucí poptávce a stát se datovým profesionálem, čtěte dále. Představíme vám nejlepší knihy o datové vědě.

Proč knihy, když máme k dispozici tolik online zdrojů?

Ačkoliv se online zdroje mohou zdát efektivnější, knihy stále mají své místo. Ne všichni čtenáři knih v digitálním věku vymřeli.

Čtení knih a online kurzy představují dva odlišné světy, které se nedají srovnávat. Nicméně existují výhody, které knihy nabízí oproti internetovým zdrojům.

Hlubší porozumění: Pokud máte základní povědomí o nějakém konceptu, online vyhledávání postačí. Pokud se ale chcete ponořit do hloubky, pochopit historii a principy, kniha je ideální volbou.

Autentický zážitek: Knihy jsou hmotné! Virtuální schůzky nikdy nemohou nahradit kouzlo osobního kontaktu. Když držíte knihu v ruce, cítíte váhu stránek, vůni inkoustu a vnímáte text pod konečky prstů. Tento zážitek je jedinečný.

Méně rozptýlení: Pokud hledáte informace na internetu, může se stát, že vás odvede clickbait s oblíbeným seriálem a než se nadějete, ztrácíte čas. U knih se tomu vyhnete. Čtete, dokud vás to baví, bez rušivých elementů.

Přesnost: Knihy procházejí důkladnými kontrolami faktů a editačními procesy, což zajišťuje jejich vyšší přesnost a spolehlivost.

Autorita: Knihy píší odborníci, profesoři a výzkumníci, zatímco online zdroje může vytvářet kdokoliv. Proto můžeme knihám více důvěřovat.

Zde je seznam nejlepších knih o datové vědě, které vám pomohou k úspěchu ve vaší datové kariéře.

Úvod do pravděpodobnosti

Tato kniha je pro ty, kteří se nechtějí spokojit s průměrností, ale chtějí se stát špičkami v oboru. *Úvod do pravděpodobnosti* pokrývá detailní a pokročilé koncepty, které jsou nezbytné pro každého výzkumníka v datové vědě.

Kromě teorie nabízí kniha i mnoho příkladů a problémů s řešením, které jsou dostupné na webu vydavatele.

Tuto knihu nedoporučujeme začátečníkům v datové vědě a matematice. Pro úspěšné studium budete potřebovat solidní základy v kombinatorice a matematice.

Pokud však máte matematické základy, tato kniha je skvělou volbou pro plné využití pravděpodobnostních principů ve vaší kariéře v datové vědě.

Data Science Handbook

Příručka *Data Science Handbook* z vás udělá všestranného odborníka s rozsáhlými znalostmi v datové vědě, programování a obchodních procesech. Kniha funguje jako rychlokurz v psané formě.

Text je srozumitelný, což ocení především začátečníci.

Kromě tradičních konceptů a ML algoritmů se kniha věnuje softwarovému inženýrství, počítačové paměti, datovým strukturám a databázím.

Kapitoly o technologiích jako je Python a Big data ukazují, že tato kniha je určena spíše pro datové vědce a ML inženýry, kteří řeší skutečné průmyslové problémy, než pro výzkumníky, kteří publikují články.

Navrhování datově náročných aplikací

Tato kniha není jen pro datové vědce. Je určena i softwarovým inženýrům, kteří vytvářejí škálovatelné aplikace, softwarovým architektům a datovým inženýrům, kteří zpracovávají velké objemy dat.

Autorem je Martin Kleppmann, výzkumník v oblasti distribuovaných systémů a bezpečnosti z University of Cambridge.

Kniha se zabývá datovými modely, ukládáním dat, kódováním, dělením dat, dávkovým i proudovým zpracováním a dalšími koncepty pro tvorbu moderních datově náročných aplikací.

Pokud se vás týká alespoň jedno z následujících tvrzení, tato kniha je pro vás ideální:

• Hledáte optimální nástroje pro řešení konkrétních problémů.
• Chcete budovat škálovatelné datové systémy.
• Chcete optimalizovat výkon datově náročných aplikací.
• Chcete zvýšit flexibilitu aplikací a adaptovat je na nové technologie.

Nahá statistika

Charles Wheelan v knize *Nahá statistika* popisuje, jak správně využitá data a statistické nástroje umožňují vytvářet efektivní doporučovací systémy a přesné prediktivní modely.

Kniha vás naučí intuitivně vyvozovat statistické závěry z dostupných informací. Zabývá se deskriptivní statistikou, inferencí, korelací a regresní analýzou.

Nejlepší na knize *Nahá statistika* je, že matematiku vysvětluje formou příběhu.

Bayesovské metody pro hackery

Pokud se chcete naučit pravděpodobnostní programování z bayesovského úhlu pohledu, tato kniha je pro vás. Výraz „hackeři“ v názvu označuje jednotlivce, kteří se s nadšením učí a zkoumají bayesovské metody.

Kniha začíná vysvětlením bayesovského usuzování a postupně vás dovede k vytvoření prvního bayesovského modelu.

Nabízí praktická cvičení a kód pro aplikaci bayesovských technik v reálných situacích. Ukazuje využití Bayesian metod v různých odvětvích, například ve financích a marketingu.

Tato kniha je vhodná, pokud máte zkušenosti s Pythonem a knihovnami jako NumPy, SciPy a Matplotlib.

Hands-On ML se Scikit-Learn

V dnešní době i lidé s minimálními programátorskými dovednostmi dokáží vytvářet inteligentní systémy, které se učí z dat a rozhodují. Chcete také vědět jak?

Aurélien Géron, autor této knihy, vás naučí vytvářet inteligentní ML systémy pomocí Python frameworků Scikit-learn a TensorFlow.

Tato praktická kniha vám ukáže, jak tvořit komplexní systémy strojového učení s minimálním množstvím kódu a jak trénovat a škálovat modely neuronových sítí v TensorFlow.

Kniha je psána čtivým jazykem a překvapivě se vyhýbá zbytečným matematickým odvozeninám, zaměřuje se na zajímavější aspekty ML.

Hluboké učení s Pythonem

Hluboké učení bývá často jen součástí kapitol v knihách o strojovém učení a datové vědě. Obě oblasti jsou ale natolik rozsáhlé, že si zaslouží samostatné studium.

Cílem knihy *Hluboké učení s Pythonem* od Françoise Cholleta je poskytnout vám specializované znalosti v oblasti hlubokého učení.

Kniha se zabývá prognózami časových řad, klasifikací textu, generováním obrázků a dalšími pokročilými koncepty.

Všechny kódy jsou připravené ke spuštění a volně ke stažení. Autor knihy je tvůrcem knihovny Keras.

Kniha představuje ideální kombinaci stručnosti, odbornosti a spustitelného kódu.

Velká data: revoluce

Už vás nudí technické detaily strojového učení a chcete pochopit skutečný dopad dat na dnešní svět?

Pak vás zaujme kniha o velkých datech od Viktora Mayera-Schönbergera, profesora na Oxfordské univerzitě.

Kniha popisuje, jak průmyslová odvětví a vlády sbírají data a jak je využívají. Diskutuje o ochraně soukromí a rizicích spojených s velkými daty. Na závěr přináší pohled do budoucnosti a diskutuje o možnostech a omezeních velkých dat.

Praktická analýza dat s pandami

Importovat knihovnu a volat funkci dokáže každý, ale vytvářet z nezpracovaných dat užitečné poznatky a vizualizovat výsledky, to odlišuje skutečné datové vědce. Pandas je klíčový nástroj, který byste měli znát pro tyto intuitivní úkoly.

Ať už jste začátečník nebo pokročilý, tato kniha vám ukáže, jak pomocí knihovny Pandas prozkoumávat, analyzovat a manipulovat s daty. Naučíte se sumarizovat statistiky a hledat vzory pomocí jasných vizualizací.

Při práci na cvičeních získáte praktické dovednosti pro práci s reálnými daty. Všechny soubory a kódy jsou dostupné na GitHubu.

Praktická datová věda s Pythonem

Autor Nathan George začíná programováním v Pythonu a postupně vás provede hlavními koncepty datové vědy. Provede vás každou fází, od analýzy dat až po testování výkonu.

Kód je rozdělen do menších, srozumitelných částí, což vytváří konverzační tón. Všechny kódy jsou volně dostupné na GitHubu.

Knihovna Pandas, SciPy a scikit-learn jsou hlavní nástroje, které budete používat.

R Programování pro datovou vědu

Kromě Pythonu získává na popularitě i jazyk R, který je ideální pro pokročilé statistické analýzy. Pokud chcete proniknout do datové vědy pomocí jazyka R, mám pro vás doporučení.

*R Programování pro datovou vědu* je volně dostupná online. Není rozdíl mezi online verzí a tištěnou knihou.

Tato kniha není určena pro studium datové vědy nebo ML. Autor Roger D. Peng, profesor biostatistiky, ji napsal pro seznámení s programováním v jazyce R.

Po přečtení knihy byste měli být schopni používat R objekty, balíčky, funkce a regulární výrazy pro manipulaci a analýzu dat.

Závěrem

Toto je jeden z nejlepších seznamů knih, které vám pomohou posunout vaše datové dovednosti na vyšší úroveň. Datová věda je rozsáhlá oblast, proto jsem zahrnul specializované knihy z různých oblastí, jako je strojové učení, Python, analýza dat a programování R. Nechybí ani obecně užitečné knihy o datové vědě.

Dále se podívejte na další nástroje datové vědy, které vám také pomohou stát se lepším datovým vědcem.